Modificación del conjunto de datos para mejorar el rendimiento y la velocidad del algoritmo de ML
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Proponemos dos pasos de preprocesamiento para la clasificación que aplican algoritmos basados en cascos convexos al conjunto de entrenamiento para ayudar a mejorar el rendimiento y la velocidad de la clasificación. El algoritmo de reconstrucción de clases utiliza un algoritmo de agrupación combinado con un enfoque basado en cascos convexos que vuelve a etiquetar el conjunto de datos con una estructura de clases nueva y ampliada. Demostramos cómo este algoritmo de mejora del rendimiento ayuda a aumentar los resultados de precisión de Naive Bayes en algunos casos, pero no en todos, que uti...
Proponemos dos pasos de preprocesamiento para la clasificación que aplican algoritmos basados en cascos convexos al conjunto de entrenamiento para ayudar a mejorar el rendimiento y la velocidad de la clasificación. El algoritmo de reconstrucción de clases utiliza un algoritmo de agrupación combinado con un enfoque basado en cascos convexos que vuelve a etiquetar el conjunto de datos con una estructura de clases nueva y ampliada. Demostramos cómo este algoritmo de mejora del rendimiento ayuda a aumentar los resultados de precisión de Naive Bayes en algunos casos, pero no en todos, que utilizan conjuntos de datos del mundo real.
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